The KT(Kauth-Thomas) and IHS(Intensity-Hue-Saturation) transformation techniques were introduced and compared to investigate fire-scarred areas with single post-fire Landsat 7 ETM+ image. This study consists of two parts. First, using only geometrically corrected imagery, it was examined whether or not the different level of fire-damaged areas could be detected by simple slicing method within the image enhanced by the IHS transform. As a result, since the spectral distribution of each class on each IHS component was overlaid, the simple slicing method did not seem appropriate for the delineation of the areas of the different level of fire severity. Second, the image rectified by both radiometrically and topographically was enhanced by the KT transformation and the IHS transformation, respectively. Then, the images were classified by the maximum likelihood method. The cross-validation was performed for the compensation of relatively small set of ground truth data. The results showed that KT transformation produced better accuracy than IHS transformation. In addition, the KT feature spaces and the spectral distribution of IHS components were analyzed on the graph. This study has shown that, as for the detection of the different level of fire severity, the KT transformation reflects the ground physical conditions better than the IHS transformation.
The purpose of this study is to examine work-life balance by analyzing time schedules of married couple. The 2014 Korea Time Use Survey dataset was used for the analysis. Finally, 6,262 time diaries of 3,131 households were included in the analysis. The study used sequence analysis in particular, by applying the Lesnard(2014)'s dynamic hamming matching (DHM) method, which is useful for the time diary analysis where timing is a key factor. This study explored daily schedules of each man and woman according to 9 types of couple-combined work-schedules, which had been already derived by cluster analysis. The daily schedules were identified according to the activities divided as labor, housework, sleep, self-management, active leisure, passive leisure, and others. Here, time allocation was analyzed through various graphs showing average time amount and modal states by time period. Based on the analysis, it summarized that "long working hours as a main factor of work-life imbalance", "gender inequality of time use", "non-standard hours work impairing quality of life and "poverty of leisure time"as characteristics of work-life imbalance. Finally this study discussed the social policy implications to support work-life balance.
Valve in water distribution network (WDN), that controls the flow in pipes, is used to isolate a segment (a part of WDN) under abnormal water supply conditions (e.g., pipe breakage, water quality failure event). The segment isolation degrades pressure and water serviceability in neighboring area during the water service outage of the segment. Recent hydraulic and water quality failure events reported encouraging WDN valve installation based on various abnormal water supply scenarios. This study introduces a scenario-based optimal valve installation approach to optimize the number of valves, the amount of undelivered water, and a shortest water supply path indicator (i.e., Hydraulic Geodesic Index). The proposed approach is demonstrated in the valve installation of Pescara network, and the optimal valve sets are obtained under multiple scenarios and compared to the existing valve set. Pressure-driven analysis (PDA) scheme is used for a network hydraulic simulation. The optimal valve set derived from the proposed method has 19 fewer valves than the existing valve set in the network and the amount of undelivered water was also lower for the optimal valve set. Reducing the reservoir head requires a greater number of valves to achieve the similar functionality of the WDN with the optimal valve set of the original reservoir head. This study also compared the results of demand-driven analysis (DDA) and the PDA and confirmed that the latter is required for optimal valve installation.
As ships become bigger, faster, and diverse, transportation has increased the usage of marine vehicles. However, ship accidents are increasing. Ship accidents cause loss of life and property as well as environmental disasters. The occurrence of ship accidents causes enormous economic and environmental impacts. Notably, in the case of passenger ships, methods for preventing ship accidents are being discussed to avoid losing numerous human lives. The purpose of this study is to provide essential data for evacuation before reaching the dangerous time by predicting the time to reach the risk of capsizing based on the heeling angle of the passenger ship. Based on sinking accidents between 2012 and 2016, we set up specific scenarios and simulated the PRR1 data using commercial software MOSES V20. In the case of the linear equation, the simulation results showed a low error rate because the simulation data showed the linear graph. In the case of the quadratic equation, the error rate was low at the beginning but showed a high error rate at the subsequent angle.
Objective: The purpose of this study is to compare the effect of Lee Silverman Voice Treatment-BIG(LSVT-BIG) intervention which consisted of standardized exercise programs and occupation-based activities for people with Parkinson Disease(PD) on motor functions and quality of life Methods: This study applied a one group pretest-posttest design. The experiment was divided into two parts: pre intervention and post intervention period. Before and after LSVT-BIG intervention, Unified Parkinson's Disease Rating Scale(UPDRS), Time up and go(TUG), Parkinson's Disease Questionnaire-39(PDQ-39) were used to measure the participants' motor functions and quality of life. Based on the LSVT-BIG protocol, three participants received 16 one-hour sessions over 4 weeks by a certified occupational therapist. The results were analyzed by using SPSS. Results: There were improvements in UPDRS and TUG. Additionally, PDQ-39 scores decreased in all participants, which means that their quality of life was improved. Conclusions: The study demonstrated positive effects of LSVT-BIG intervention on motor functions and quality of life of patients with PD.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.100-109
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2019
Maintainability indicates the extent to which maintenance can be done easily and quickly. The consideration of maintainability is crucial to reduce the operation and support costs of weapon systems, but if the maintainability is evaluated after the prototype production is done and necessitates design changes, it may increase the cost and delay the schedule. The evaluation should verify whether maintenance work can be performed, and support the designers in developing a design to improve maintainability. In previous studies, the maintainability index was calculated using the graph theory at the early design phase, but evaluation accuracy appeared to be limited. Analyzing the methods of evaluating the maintainability using fuzzy logic and 3D modeling indicate that the design of a system with good maintainability should be done in an integrated manner during the whole system life cycle. This paper proposes a method to evaluate maintainability using SysML-based modeling and simulation technique and fuzzy logic. The physical design structure with maintainability attributes was modeled using SysML 'bdd' diagram, and the maintainability was represented by an AHP matrix for maintainability attributes. We then calculated the maintainability using AHP-based weighting calculation and fuzzy logic through the use of SysML 'par' diagram that incorporated MATLAB. The proposed maintainability model can be managed efficiently and consistently, and the state of system design and maintainability can be analyzed quantitatively, thereby improving design by early identifying the items with low maintainability.
This study was carried out to investigate fuel decomposition characteristics and coke formation according to types of endothermic fuels and methods of catalyst molding. Methylcyclohexane (MCH), n-dodecane, and exo-tetrahydrodipentadiene (exo-THDCP) were used as the endothermic fuels. As a catalyst, USY720 supported with platinum was used. It was manufactured by only using pressure to disk-type, or pelletized with a binder and a silica solution. The characteristics of the catalysts according to the molding method were analyzed by X-ray diffraction analysis, scanning electron microscopy, nitrogen adsorption-desorption isotherm, and ammonia temperature programmed desorption analysis. The reaction was carried out under conditions of high temperature and high pressure ($500^{\circ}C$, 50 bar) in which the fuel could exist in a supercritical state. The product was analyzed by gas chromatograph/mass spectrometer and the coke produced by the catalyst was analyzed by thermogravimetric analyzer. After the reaction, the composition of the products varied greatly depending on the structure of the fuel. In addition, the crystallinity and surface properties of the catalysts were not changed by the method of catalyst molding, but the changes of the acid sites and the pore characteristics were observed, which resulted in changes in the amount and composition of products and coke.
Isotherms, kinetics and thermodynamic properties for adsorption of Brilliant Green(BG), Quinoline Yellow(QY) dyes by activated carbon were carried out using variables such as dose of adsorbent, pH, initial concentration, contact time, temperature and competitive. BG showed the highest adsorption rate of 92.4% at pH 11, and QY was adsorbed at 90.9% at pH 3. BG was in good agreement with the Freundlich isothermal model, and QY was well matched with Langmuir model. The separation coefficients of isotherm model indicated that these dyes could be effectively treated by activated carbon. Estimated adsorption energy by Temkin isotherm model indicated that the adsorption of BG and QY by activated carbon is a physical adsorption. The kinetic experimental results showed that the pseudo second order model had a better fit than the pseudo first order model with a smaller in the equilibrium adsorption amount. It was confirmed that surface diffusion was a rate controlling step by the intraparticle diffusion model. The activation energy and enthalpy change of the adsorption process indicated that the adsorption process was a relatively easy endothermic reaction. The entropy change indicated that the disorder of the adsorption system increased as the adsorption of BG and QY dyes to activated carbon proceeded. Gibbs free energy was found that the adsorption reaction became more spontaneous with increasing temperature. As a result of competitive adsorption of the mixed solution, it was found that QY was disturbed by BG and the adsorption reduced.
Jo, In-su;Kang, Yunhee;Choi, Dong-bin;Park, Young B.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.12
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pp.403-410
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2020
In addition to the research on noise removal and super-resolution using the data restoration (Output result) function of Autoencoder, research on the performance improvement of clustering using the dimension reduction function of autoencoder are actively being conducted. The clustering function and data restoration function using Autoencoder have common points that both improve performance through the same learning. Based on these characteristics, this study conducted an experiment to see if the autoencoder model designed to have excellent data recovery performance is superior in clustering performance. Skip connection technique was used to design autoencoder with excellent data recovery performance. The output result performance and clustering performance of both autoencoder model with Skip connection and model without Skip connection were shown as graph and visual extract. The output result performance was increased, but the clustering performance was decreased. This result indicates that the neural network models such as autoencoders are not sure that each layer has learned the characteristics of the data well if the output result is good. Lastly, the performance degradation of clustering was compensated by using both latent code and skip connection. This study is a prior study to solve the Hanja Unicode problem by clustering.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.3
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pp.201-207
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2021
Deep learning, a type of machine learning, performs learning while changing the weights as it progresses through each learning process. Tensor Flow and Keras provide the results of the end of the learning in graph form. Thus, If an error occurs, the result must be discarded. Consequently, existing technologies provide a function to roll back learning results, but the rollback function is limited to results up to five times. Moreover, they applied the concept of MLOps to track the deep learning process, but no rollback capability is provided. In this paper, we construct a system that manages the intermediate value of the learning process by blockchain to record the intermediate learning process and can rollback in the event of an error. To perform the functions of blockchain, the deep learning process and the rollback of learning results are designed to work by writing Smart Contracts. Performance evaluation shows that, when evaluating the rollback function of the existing deep learning method, the proposed method has a 100% recovery rate, compared to the existing technique, which reduces the recovery rate after 6 times, down to 10% when 50 times. In addition, when using Smart Contract in Ethereum blockchain, it is confirmed that 1.57 million won is continuously consumed per block creation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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